找到K个最接近的元素

658.找到K个最接近的元素

2020-03-10 找到 K 个最接近的元素给定一个排序好的数组,两个整数 k 和 x,从数组中找到最靠近 x(两数之差最小)的 k 个数.返回的结果必须要是按升序排好的.如果有两个数与 x 的差值一样,优先选择数值较小的那个数. 说明: k 的值为正数,且总是小于给定排序数组的长度. 数组不为空,且长度不超过 10^4. 数组里的每个元素与 x 的绝对值不超过 10^4. 示例: 输入: [1,2,3,4,5], k=4, x=3 输出: [1,2,3,4] 输入: [1,2,3,4,5

Leetcode 658.找到K个最接近的元素

找到k个最接近的元素给定一个排序好的数组,两个整数 k 和 x,从数组中找到最靠近 x(两数之差最小)的 k 个数.返回的结果必须要是按升序排好的.如果有两个数与 x 的差值一样,优先选择数值较小的那个数. 示例 1: 输入: [1,2,3,4,5], k=4, x=3 输出: [1,2,3,4] 示例 2: 输入: [1,2,3,4,5], k=4, x=-1 输出: [1,2,3,4] 说明: k 的值为正数,且总是小于给定排序数组的长度. 数组不为空,且长度不超过 104 数组里的每个元

Java实现 LeetCode 658 找到 K 个最接近的元素（暴力）

658. 找到 K 个最接近的元素给定一个排序好的数组,两个整数 k 和 x,从数组中找到最靠近 x(两数之差最小)的 k 个数.返回的结果必须要是按升序排好的.如果有两个数与 x 的差值一样,优先选择数值较小的那个数. 示例 1: 输入: [1,2,3,4,5], k=4, x=3 输出: [1,2,3,4] 示例 2: 输入: [1,2,3,4,5], k=4, x=-1 输出: [1,2,3,4] 说明: k 的值为正数,且总是小于给定排序数组的长度. 数组不为空,且长度不超过 104

[Swift]LeetCode658. 找到 K 个最接近的元素 | Find K Closest Elements

Given a sorted array, two integers k and x, find the kclosest elements to x in the array. The result should also be sorted in ascending order. If there is a tie, the smaller elements are always preferred. Example 1: Input: [1,2,3,4,5], k=4, x=3 Outpu

leetcode 658找到k个最接近的元素

class Solution { public: vector<int> findClosestElements(vector<int>& arr, int k, int x) { //查找,二分法找到那个数的lowerbound然后左右指针比较:O(logn+2k) vector<int>::iterator p=lower_bound(arr.begin(),arr.end(),x); if(p!=arr.begin() && *p != x

转：Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素)

Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素) 关于Jquery的parent和parents parent是指取得一个包含着所有匹配元素的唯一父元素的元素集合.parents则是取得一个包含着所有匹配元素的祖先元素的元素集合(不包含根元素).可以通过一个可选的表达式进行筛选.可以看出parent取的很明确,就是当前元素的父元素:parents则是当前元素的祖先元素.下面列出例子说明:<div id='div1'><div id='div2'><p>

Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素)

关于Jquery的parent和parents parent是指取得一个包含着所有匹配元素的唯一父元素的元素集合.parents则是取得一个包含着所有匹配元素的祖先元素的元素集合(不包含根元素).可以通过一个可选的表达式进行筛选.可以看出parent取的很明确,就是当前元素的父元素:parents则是当前元素的祖先元素.下面列出例子说明:<div id='div1'><div id='div2'><p></p></div><div id='

LeetCode 448. Find All Numbers Disappeared in an Array找到所有数组中消失的元素

题目给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次. 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字. 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内. 示例: 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] 题解时间:O(n) 空间:O(1)(可以优化,不用 tem 的交换两个元素的值) class Solution { pub

java中一个Map要找到值Value最小的那个元素的方法

import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; public class MinMapDemo { public static void main(String[] args) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<

Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素)用法（转发：https://blog.csdn.net/cui_angel/article/details/7903704）

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Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素)用法

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[opencv]拟合vector<Mat>集合区域接近的元素

vector<Rect> PublicCardFrameDetection::fitrect(vector<Rect> rects){ int size = rects.size(); cout << "执行去重操作:" << "待去重数量="<< size << endl; int idx = 0; Rect temp; vector<Rect> temp_rects = rect

jq closet的使用，找到距离最近的一个父元素；

Swift LeetCode 目录 | Catalog

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python code practice（二）：KMP算法、二分搜索的实现、哈希表

1.替换空格题目描述:请实现一个函数,将一个字符串中的每个空格替换成“%20”.例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy. 分析: 将长度为1的空格替换为长度为3的“%20”,字符串的长度变长. 如果允许我们开辟一个新的数组来存放替换空格后的字符串, 那么这道题目就非常简单.设置两个指针分别指向新旧字符串首元素, 遍历原字符串,如果碰到空格就在新字符串上填入“%20”, 否则就复制元字符串上的内容.但是如果面试官要求在原先的字符串上操

C#LeetCode刷题-二分查找

二分查找篇 # 题名刷题通过率难度 4 两个排序数组的中位数 C#LeetCode刷题之#4-两个排序数组的中位数(Median of Two Sorted Arrays)-该题未达最优解 30.8% 困难 29 两数相除 15.3% 中等 33 搜索旋转排序数组 32.6% 中等 34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 31.9% 中等 35 搜索插入位置 C#LeetCode刷题之#35-搜索插入位置(Search Insert Position) 40.0% 简

LeetCode刷题模板(1):《我要打10个》之二分法

Author : 叨陪鲤 Email : vip_13031075266@163.com Date : 2021.01.23 Copyright : 未经同意不得转载!!! Version : 第一章二分法 Reference:<LeetCode刷题笔记之模板整理> 目录 1. 二分法 1.1 什么是二分查找 1.2 如何识别二分法 1.3 二分法模板 1.3.1 模板一 1.3.2 Lc69:x的平方根 1.3.3 Lc374:猜数大小

排序，求几个最值问题，输入n个整数，输出其中最小的k个元素。

看完两个求最大值算法之后的一些感想. 如果想直接看算法的可以跳过.但是我觉得我这些想法还是比较有用的,至少对我将来的算法设计是这样的. 算法的功能越强大,必然意味着速度慢,因为根据丛林法则,那种慢又功能少的算法会被淘汰. 所以,(注意了!!),如果我们在使用一个算法的时候感觉到它造成的结果满足我们的使用,而且超出了,我们的使用,那么我们就很可能浪费了时间,降低了效率. 例如这个1000个数中求最大的10个的算法: 如果排序,取前10个.发现后面的白排序了,根本没用到.参照加粗行,也许可以有更快的

在线性级别时间内找出无序序列中的第k个元素

在一个无序序列中找出第k个元素,对于k很小或者很大时可以采取特殊的方法,比如用堆排序来实现 .但是对于与序列长度N成正比的k来说,就不是一件容易的事了,可能最容易想到的就是先将无序序列排序再遍历即可找出第k个元素.由于任何基于比较的排序算法不可能用少于Θ(N lgN)次比较来实现将所有元素排序,所以采用排序的方法的时间复杂度是线性对数级别的. 我们可以借鉴快速排序中将序列划分的思想来实现平均情况下线性级别的算法,算法实现如下: public class KthElement { private

十依据一个有用的算法来找到最小(最大)的k的数量-线性搜索算法

例如:进入1.2.3,4,5,6.7.8此8数字,最小的4图的1,2,3,4. 思路1:最easy想到的方法:先对这个序列从小到大排序.然后输出前面的最小的k个数就可以.假设选择高速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 注:针对不同问题我们应该给出不同的思路.假设在应用中这个问题的规模不大.或者求解前k个元素的频率非常高,或者k是不固定的. 那么我们花费较多的时间对问题排序.在以后是使用中能够线性时间找到问题的解,整体来说,那么思路一的解法是最优的. 思路2:在思路1的基础上更进一

巴特西